如今的时代，信息爆炸满足了深度学习需要的大量的数据，CPU、GPU和云计算的发展满足了深度学习需要的大量计算力，以及优秀算法大大缩短了训练周期，这些共同使得深度学习的实现变得越来越容易。最后，本文实验的数据量不大，且使用的是日线数据，日后的研究可以采用更高频的小时线、分钟线，增加数据量的同时更有利于深度学习的挖掘。把握公司未来价值中重要的一环在于对公司价值的估值，即使采用相同的估值方法，不同的人对

Seleniume是一种自动化程序测试工具，专门用于web应用程序测试。这些测试都是在浏览器中直接进行的，就好像使用者真正在浏览器中操作一样。Selenium支持的浏览器类型主要包括:IE(7,8,9,10,11),mozillafirefox，safari，googlechrome，opera等[8]。本设计采用selenium模拟浏览器实现了数据的自动爬取，将爬取下来的数据通过清洗、整理获得了

对心血管疾病数据的来源进行了介绍，并且介绍了数据集中一些数据属性。最后对收集来的数据进行了预处理操作。本文数据从Kaggle平台获取，该平台是一个主要为数据科学家进行学习竞赛、代码分享的平台。发布者可以在该平台上提供一些数据、发布一些任务，来寻找解决问题的方法。参赛者可以以组队的形式来参与项目，优秀的方案可获得奖金，所以对于参赛者来说，不仅可以锻炼自己的实际操作能力，还有可能获得丰厚的奖金。除此以

如今的时代，信息爆炸满足了深度学习需要的大量的数据，CPU、GPU和云计算的发展满足了深度学习需要的大量计算力，以及优秀算法大大缩短了训练周期，这些共同使得深度学习的实现变得越来越容易。最后，本文实验的数据量不大，且使用的是日线数据，日后的研究可以采用更高频的小时线、分钟线，增加数据量的同时更有利于深度学习的挖掘。把握公司未来价值中重要的一环在于对公司价值的估值，即使采用相同的估值方法，不同的人对

在对所采集的图像进行了人脸测试、去比重后,在最终的CACD数据集中获得了年龄范围从16至62周岁的共163446张人脸图像,各个年龄图像数量分别如图3所显示,其中以20-60周岁的儿童图像数量为主,而一般每人也有80张以下的儿童图像数量。经检测与对齐处理后人脸区域的图像尺寸约为256×256,再通过随机裁剪至224×224尺寸的图像作为最后练习的入口,如图5所示,能够成倍增加训练样本量,从而使得网

对深度神经网络的网络结构参数进行确定：输入层、隐藏层、输出层的神经元个数，神经网络的激活函数（sigmoid，relu 和 tanH）的选择，如何初始化参数，计算正向和反向传播的代价函数、损失函数，确定算法中的 learning rate（学习率）、iterations(梯度下降法循环的数量)、mini batch size（批量梯度下降的大小）等超参数的最优值，如何避免搭建深度神经网络会出现的诸

在对所采集的图像进行了人脸测试、去比重后,在最终的CACD数据集中获得了年龄范围从16至62周岁的共163446张人脸图像,各个年龄图像数量分别如图3所显示,其中以20-60周岁的儿童图像数量为主,而一般每人也有80张以下的儿童图像数量。经检测与对齐处理后人脸区域的图像尺寸约为256×256,再通过随机裁剪至224×224尺寸的图像作为最后练习的入口,如图5所示,能够成倍增加训练样本量,从而使得网

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人脸识别是计算机视觉[7]和模式识别[7]中的一个重要分支，人脸识别技术其最大的作用就是利用人脸的特征性来区分个体身份。人脸识别技术主要完成人脸图像与数据库已存的所有图像的匹配过程，判断出“你”是谁，最终实现人脸识别。人脸识别应用场景大致可以分为两类：一是两张人脸照片进行比较，二是将一张人脸照片与多张人脸照片进行比较。前者通常是判断两张人脸照片是否为同一个人，通常应用在人脸匹配上。后者通常是在若干

Pandas是Python当中的一个拓展的库，Pandas里面包含了大量的标准数据类型并且提供了高效操作大型数据的工具，对于数据的处理，pandas可以做到非常的高效，并且可以与多种类库共同使用，对编程者非常友好。同时Pandas也提供了集中数据结构供使用者使用：1. Series: 一维数组，类似于List列表的一种数据结构，但是Series与List有一些不同之处，就是Series只允许储存相